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  • 등록 : 2025-11-13 10:06:00

    수정 : 2025-11-13 10:11:53

인사노무 관리에서의 AI 도입과 대응 전략 : 프라이버시 보호와 경영 효율의 경계선

2025-11-13 10:06:00



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[2025년 11월호 vol.0]
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  • ▲이미지=클립아트코리아

    [노동법률] 신성환 법무법인 화우 변호사

    1. 들어가며 : 관리 효율화와 근로자 인권의 충돌

    기술의 발전과 비대면 업무 등을 비롯한 업무 환경의 다변화는 기업의 인사노무 관리에 있어 근본적인 변화를 요구하고 있다. 특히 인공지능(AI) 기반의 감시 및 평가 기술인 이른바 '보스웨어(Bossware)'는 근로자의 업무 수행 전반을 실시간으로 분석함으로써 경영 효율성과 생산성 극대화라는 명분을 제시한다. 근로자의 행태 데이터(키스트로크, 마우스 이동), 작업화면 녹화, 심지어 화상회의 중 감정 상태 분석에 이르는 이 기술은 기업들에게 관리의 신세계를 열어주고 있다. 

    그러나 이러한 관리 효율화 기술은 근로자의 개인정보 자기결정권을 비롯해 사생활의 자유, 그리고 헌법상 보장되는 인간의 존엄성이라는 핵심 가치와 충돌할 수밖에 없기에 그 도입과 한계 설정에 있어 신중함을 가져야만 한다. AI 시스템 특유의 불투명성(Black Box) 문제로 인해 평가 결과의 공정성을 확보하기 어렵고, 이는 곧 근로자에게 '알고리즘적 차별(Algorithmic Bias)'이나 새로운 유형의 직장 내 괴롭힘을 야기할 수 있는 구조적 위험을 내포하고 있기 때문이다.

    한편, 이러한 쟁점들은 이미 해외에서 중요한 논의 사항으로 부상해 상당한 검토가 진행됐고 발전 중에 있다. 일례로, 2024년 미국에서 제기된 'Workday AI 채용 차별 소송'에서 법원이 "AI 도구를 개발·제공한 벤더 자체도 고용 차별 책임의 주체가 될 수 있다"고 판단한 것은 AI가 노동시장 결정에 참여할 수 있는 범위와 법적 책임의 경계에 대해 상당한 영향을 미칠 사안이었다.

    아래에서는 이러한 노동법적 패러다임 전환기에, 주요 선진국의 논의 및 규제 현황을 간략히 살펴보고 국내 현황을 진단한 뒤 앞으로의 주목해 볼 만한 실무적 대응 전략과 법 제도적 개선 방향을 논하고자 한다.

    2. 해외 동향 : 위험 기반 접근 및 차별 금지

    해외 규제 환경을 종합적으로 고려해 볼 때, AI 감시 기술은 '고위험 요소'로 분류되고 있으며 그 규제는 해당 분야의 투명성과 공정성 확보에 주력하는 접근 방식을 보이고 있다. 

    우선 관련 규제에 대한 논의가 가장 신속히 진행됐다고도 볼 수 있는 유럽연합(EU)의 규제는 '위험 기반의 포괄적 규제와 고위험 AI 관리'라 요약해 볼 수 있다. EU는 2024년 3월 통과된 'EU AI Act'를 통해 AI 시스템을 위험 수준별로 분류하고 차등 규제하는 방식을 채택했다. 이와 관련해 특히 채용, 승진, 작업성과 평가, 해고 결정 보조 등 근로자의 직업 기회와 권리에 중대한 영향을 미치는 고용 분야의 AI 시스템을 '고위험 AI'로 명시적으로 규정했다는 점에 주목해 볼 필요가 있다. 구체적으로 고위험 AI 시스템 개발 및 배포자에게는 다음과 같은 엄격한 법적 의무들이 부과되는데 이는 단순히 규제를 넘어, 근로자의 권익 침해 가능성을 사전에 차단하는 데 중점을 두게 된다. 

    ·데이터 거버넌스(Data Governance) 의무 : AI 학습 데이터 세트의 품질과 적합성, 그리고 편향성(Bias)의 체계적인 제거 의무

    ·투명성 확보 의무 : AI 시스템의 작동 방식, 사용 목적, 능력과 한계 등에 대한 상세 정보를 고용주와 근로자에게 명확히 고지해야 하는 의무

    ·인적 감독(Human Oversight) 의무 : AI의 판단에 대한 최종적인 검토 및 개입 권한을 보장하는 인적 통제 시스템을 필수적으로 마련해야 하는 의무

    이러한 'EU AI Act'의 접근 방식은 AI 기반 의사결정이 근로자의 기본권에 미치는 영향을 최소화하도록 법적 강제력을 부여했다는 점에서 시사하는 바가 크다.

    한편, 미국은 연방 차원의 포괄적 AI 법 제정보다는 고용 분야의 알고리즘 편향(Bias)에 의한 차별을 규제하는 데 초점을 맞추고 있는 것으로 보인다. 미국 평등고용기회위원회(EEOC) 역시 AI 활용 시 인종, 성별 등에 따른 고용상 차별이 발생하지 않도록 가이드라인을 제시해 왔다. 특히 실무적으로 가장 중요하게 참조되는 것은 뉴욕시의 '자동화 고용 결정 도구에 대한 감사 법(NYC Local Law 144, 2023년 시행)'인데, 해당 조례에서는 고용 결정에 자동화 도구(AI)를 사용할 경우, 해당 도구가 인종이나 성별 등 보호 대상 특성에 기반한 차별적 영향을 미치는지 여부를 독립적인 제3자 감사(Bias Audit)를 통해 검증하고 그 결과를 공개하도록 의무화하고 있다. 이는 AI 감시 기술이 성과 평가 등에 활용될 경우 그 결과가 초래하는 차별적 효과를 법적으로 통제하는 실질적인 행동 규범에 해당하며 국내 규제 시 주요한 참고 사례도 될 수 있을 것이다. 

    나아가, 경제협력개발기구(OECD)는 관련 보고서[Using AI in the Workplace (2024)]를 통해 AI 도입이 노동시장에 미치는 리스크로 '감시 확대 및 책임 불명확성'을 지적하며 정책적 균형의 필요성을 제시하고 있다. 이는 기술 도입 자체를 막지 않되 투명성, 비례성, 책임성 원칙을 전제조건으로 둬야 하며, 단순한 AI '사용자'뿐 아니라 '개발자' 또는 '공급자'까지 책임의 범위 내로 포섭해야 한다는 AI 규제의 진화 방향을 명확히 보여 주고 있다. 

    3. 국내 관련 법령 및 동향 

    국내에서도 코로나 팬데믹 이후 원격근무가 확산되며 근로자 PC 활동 로그 기록 등 다양한 감시형 관리 시스템이 도입됐으나, 근로자 관리 기술을 직접적으로 규율하는 노동관계 법령은 여전히 부재하며 유관 법령으로 간접적인 규제 및 관리만 가능한 것으로 확인된다. 

    먼저, 개인정보보호법에 근거할 때 AI 감시를 통해 수집된 정보가 개인정보에 해당할 경우, 원칙적으로 근로자의 동의를 받아야 한다는 기본적 규제가 적용될 수 있다. 그러나 근로관계의 특성상 동의의 자발성에 대한 해석이 문제될 수 있으며 '업무의 적정한 수행을 위해'라는 예외를 앞세워 AI 활용 정보가 사용자에게 광범위하게 오용될 여지도 있으므로 실질적인 직접적 규제로 작용하기는 어려워 보인다. 한편 근로기준법 제40조 등을 통해 사생활 침해 방지를 근거로 한 규제도 가능하나 이는 AI 이용 관리라는 지속적 행위 자체를 규율하기 어려우며, AI 관리 결과를 부당하게 사용해 징계 등 불이익 처분을 했을 때 비로소 부당해고 또는 직장 내 괴롭힘 쟁점으로 확장되는 수준에 머무를 것으로 보인다. 

    다만, AI 감시 시스템의 신규 도입은 '사업장 내 근로자 감시 설비'에 해당할 수 있으므로 근로자참여법상 노사협의회의 협의 대상이 될 수 있으며 노동조합 등 근로자 동의가 필수적으로 요구될 수 있으므로 사업장 내 감시를 위한 CCTV 도입을 둘러싼 과거 분쟁 사례(대법원 2023. 6. 29. 선고 2018도1917 판결 등 참조)들을 비춰볼 때 기업이 임의로 해당 시스템을 무분별하게 도입하는 것은 용이하지 않을 것으로 보인다. 

    참고로 국내에서도 2026년부터 인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법(인공지능기본법)이 시행될 예정이나 해당 법은 AI 사용 관련 포괄적인 윤리 및 원칙을 제시하는 데 집중하고 있고 고용 관계와 같이 이해관계가 첨예한 특정 분야, 특히 AI 감시 기술과 관련된 근로자의 프라이버시 침해 및 알고리즘 차별에 대한 직접적이고 구체적인 규율과 구제 절차를 담고 있지는 못한 것으로 보인다. 결국 이와 같은 현행 법제의 규율 공백은 국내 기업들이 인사노무 관리에서의 AI 시스템을 도입할 때 불확실성을 높이고, 향후 예상치 못한 법적 분쟁 리스크를 초래할 수 있는 원인이 될 수 있을 것으로 예상된다. 

    4. 향후 전망 및 제언 : 신뢰 기반 노동 환경 구축을 위한 법적 로드맵 구축

    인사노무 관리 분야에서도 AI 기술의 도입이 불가피해진 현재, 국내 법 제도 및 기업의 컴플라이언스는 근로자의 인간적 권리를 보호하고 AI의 오남용을 방지할 수 있는 신뢰의 룰을 선제적으로 정립할 필요가 있다. 

    ⑴ 실질적인 역할의 컴플라이언스 : 리스크 관리와 책임 분배 체계의 구축

    AI 관리 시스템 도입 시 기업은 '프라이버시 영향 평가(PIA)'와 '알고리즘 공정성 평가(Bias Audit)'를 권고사항이 아닌 필수적 의무로 고려할 필요가 있다. 구체적으로 PIA는 단순한 개인정보 수집 동의 절차를 넘어 근로자의 감시 정보가 수집, 저장, 활용되는 전 과정에서 침해 최소화 원칙이 지켜지고 있는지 심층적으로 평가될 수 있도록 해야 한다. 특히 시스템이 수집하는 데이터 항목(예 : 키스트로크 횟수 및 입력 내용)의 적절성과 수집된 데이터를 인사 평가 등에 활용할 때의 비례성 원칙 준수 여부를 구체적으로 명시되도록 해야 할 필요가 있다. 

    또한, 전술한 뉴욕시 조례를 참고해 특정 직군, 성별, 연령 등 보호 대상 근로자 그룹에 대해 AI 평가 결과가 차별적 영향을 미치는지 독립적인 감사(Audit)를 정기적으로 실시하고 그 기록을 보존하도록 할 필요가 있다. 이는 향후 부당해고 등 소송 발생 시 기업의 면책 요건을 충족시키기 위한 핵심적인 법적 방어 수단으로 기능할 수도 있다.

    뿐만 아니라 AI 벤더 계약 검증 체계를 구축할 필요도 있다. Workday 사건이 시사하듯, 외부 설루션 구매 또는 위탁 개발 시, '데이터 책임 조항', '편향 테스트 기준', '감사 권한' 등을 계약서에 명시해야 하며, 이는 향후 차별 또는 개인정보 침해 분쟁에서 기업의 면책 논거로 작용할 수 있는 중요한 리스크 관리 요소가 될 것이다.

    ⑵ 법제적 제언

    인공지능기본법이 일반법적 토대를 제공하더라도 근로자의 권리 보호를 위해서는 고용 분야 특유의 쟁점을 다루며 실질적 구속력을 가진 규제는 반드시 필요할 것으로 보인다. 

    우선 현행 근로기준법에 'AI 관리 시스템의 제한적 허용 요건과 근로자의 거부권'을 명시하는 방법을 고려해 볼 수 있다. 특히 EU의 논의처럼, AI 시스템이 근로자의 심리적 또는 감정적 상태를 평가하는 경우를 금지 대상 고위험 AI로 규정하는 방안 등을 검토해 볼 필요가 있다. 또한, '알고리즘 설명 요구권과 구제 절차의 보장'을 명시할 필요가 있다. AI 관리 결과에 기반한 불이익 처분이 발생했을 때, 근로자에게 해당 AI 시스템의 판단 기준 및 작동 방식에 대한 '설명 요구권'을 법적으로 부여할 필요가 있으며, 불공정성 논란이 있을 경우 노동위원회 등에서 신속하게 판단할 수 있도록 이의 제기 및 구제 절차를 명문화해, 근로자의 권리 침해를 실질적으로 회복할 수 있는 시스템 구축을 고려해 볼 수 있다. 더불어, AI 관리를 통해 수집된 데이터는 업무 효율성 증진 등의 고지된 목적 외에 징계 등 불이익 처분의 결정적인 근거 자료로 활용되는 것을 원칙적으로 제한할 필요도 있다. 

    5. 나가며 : 기술을 인간의 언어로 번역하기

    AI 도입을 통한 관리의 기술은 노동 현장의 새로운 '규율 언어'가 돼가고 있다. 따라서 이제는 그 도입 자체를 억제하는 것이 아니라 해당 언어를 '인간의 언어'로 어떻게 다시 번역할 수 있느냐가 중요할 것이며 노동관계법령은 그 번역의 문법을 제시해야만 한다. 
    근로자에 대한 관리는 완전히 금지할 수도, 무제한 허용할 수도 없으므로 그 사이의 회색 지대를 어떻게 규율하느냐가 노동법의 중요한 다음 과제가 될 것으로 보인다. 지금까지 살펴본 내용을 기초로 한 적정한 법제의 도입과 노사 상호 간의 협의를 통해 AI 기술이 노동자의 '통제'가 아닌 '존중'의 도구로 기능할 수 있는 미래를 희망해 본다.

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    신성환

     법무법인 화우 변호사

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